JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021, Halaman 359 - 366 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
PENERAPAN k-MODES CLUSTERING DENGAN VALIDASI DUNN INDEX

## PADA PENGELOMPOKAN KARAKTERISTIK CALON TKI MENGGUNAKAN R-GUI
Hanik Malikhatin 1* , Agus Rusgiyono 2 , Di Asih I Maruddani 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *hanikmalikhatinn@gmail.com

## ABSTRACT
Prospective  TKI  workers  who  apply  for  passports  at  the  Immigration  Office  Class  I  Non  TPI  Pati  have countries  destinations  and  choose  different  PPTKIS  agencies.  Therefore,  the  grouping  of  characteristics prospective  TKI  needed  so  that  can  be  used  as  a  reference  for  the  government  in  an  effort  to  improve  the protection  of  TKI  in  destination  countries  and  carry  out  stricter  supervision  of  PPTKIS  who  manage  TKI. The  purpose  of  this  research  is  to  classify  the  characteristics  of  prospective  TKI  workers  with  the  optimal number of clusters. The method used is k-Modes Clustering with values of k = 2, 3, 4, and 5. This method can agglomerate categorical data. The optimal number of clusters can be determined using the Dunn Index. For  grouping  data  easily,  then  compiled  a  Graphical  User  Interface  (GUI)  based  application  with  RStudio. Based on the analysis, the optimal number of clusters is two clusters with a Dunn Index value of 0,4. Cluster 1  consists  of  mostly  male  TKI  workers  (51,04%),  aged  ≥  20  years  old  (91,93%),  with  the  destination Malaysia country (47%), and choosing PPTKIS Surya Jaya Utama Abadi (37,51%), while cluster 2, mostly of  male TKI  workers  (94,10%),  aged  ≥  20  years  old  (82,31%),  with  the  destination  Korea  Selatan  country (77,95%), and choosing PPTKIS BNP2TKI (99,78%).
Keywords: prospective TKI workers, cluster, k-Modes Clustering, categorical data, Dunn Index, GUI

## 1. PENDAHULUAN
Calon TKI yang membuat paspor di Kantor Imigrasi Kelas I Non TPI Pati memiliki tujuan  negara  serta  memilih  lembaga  PPTKIS  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu, diperlukan  pengelompokan  karakteristik  calon  TKI  agar  dapat  dijadikan  referensi  bagi pemerintah  dalam  upaya  meningkatkan  perlindungan  TKI  di  negara  tujuan  serta melakukan  pengawasan  yang  lebih  ketat terhadap  PPTKIS  yang  mengurus  TKI.  Analisis cluster menjadi  pilihan  peneliti  untuk  mengetahui  bagaimana  pengelompokan  Calon  TKI berdasarkan karakteristiknya.
Pada  umumnya  analisis cluster yang  sering  digunakan  adalah  analisis cluster  k- Means . Pada penerapan  metode k-Means Clustering ini, data  yang digunakan adalah data numerik  yang  berbentuk  angka  (Ediyanto et  al. ,  2013).  Sementara  data  calon  TKI  yang membuat paspor di Kantor Imigrasi Kelas I Non TPI Pati tergolong ke dalam data berskala kategorik sehingga diperlukan  metode analisis cluster yang dapat mengolah data berskala kategorik. Salah satunya yaitu metode k-Modes Clustering . k-Modes  Clustering merupakan  suatu  metode clustering yang  dikembangkan  dari metode k-Means  Clustering ,  sehingga  metode k-Modes  Clustering bersifat  efisien  seperti metode k-Means  Clustering namun digunakan pada data yang  bersifat kategorik  (Indriani dan Budiman, 2017). Dalam penentuan jumlah cluster yang optimal menggunakan metode validasi  Dunn Index .  Metode  validasi  Dunn Index ini  memberikan  skor  terbaik  untuk algoritma clustering yang  menghasilkan cluster dengan  kemiripan  tinggi  dalam  suatu cluster namun  kemiripan  yang  rendah  antar cluster-cluster (Santoso et  al. ,  2020).  Dalam mempermudah  pengelompokkan  data,  maka  disusun  aplikasi  berbasis Graphical  User Interface (GUI) dengan RStudio.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Clustering
Analisis cluster merupakan  suatu  analisis  statistik  yang  bertujuan  memisahkan  objek ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  mempunyai  sifat  berbeda  di  antara  kelompok  satu dengan  kelompok  yang  lain.  Tujuan  utama  dari  analisis cluster adalah  mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik di antara objek-objek tersebut. Objek bisa berupa produk (barang dan  jasa), benda (tumbuhan atau lainnya), serta orang (responden, konsumen  atau  yang  lain).  Objek  tersebut  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster (kelompok) sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai kemiripan satu dengan yang lain (Heriyati dan Kurniatun, 2020).
Clustering data dapat menggunakan metode non-hierarchical cluster dan hierarchical cluster . Pada non-hierarchical cluster , peneliti menentukan jumlah cluster yang diinginkan terlebih  dahulu.  Setelah  itu  proses clustering dilakukan  untuk  mengetahui  karakteristik (kemiripan)  yang  ada  pada  masing-masing cluster .  Sedangkan  pada  metode hierarchical cluster ,  dilakukan clustering terhadap  dua  atau  lebih  objek  yang  memiliki  karakteristik yang  paling  dekat  secara  terus-menerus  hingga  terbentuk  hirarki  dari  yang  paling  mirip sampai yang paling tidak mirip (Hidayat dan Istiadah, 2011).

## 2.2. k-Means Clustering
k-Means adalah  metode clustering berbasis  jarak  yang  membagi  data  ke  dalam sejumlah cluster dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada  data  numerik.  Algoritma k-Means sangat  terkenal  karena  kemudahan  dan  kemampuannya  untuk clustering data  yang  besar dan data outlier dengan sangat cepat (Wahyudi et al. , 2020).

## 2.3. Variabel Kategorik
Variabel  kategorik  merupakan  salah  satu  variabel  yang  nilainya  dari  sekumpulan kategori  yang  sering  diberi  label  angka.  Variabel  kategorik  mempunyai  dua  tipe  skala pengukuran yaitu skala ordinal dan skala nominal (Nugraha, 2014).

## 2.4. k-Modes Clustering
k-Modes Clustering merupakan pendekatan nonparametrik untuk mendapatkan cluster dari data kategorik (Huang dan Ng, 2003). k-Modes Clustering pertama kali diperkenalkan oleh  Huang  (1998)  sebagai  suatu  metode clustering yang  dikembangkan  dari  metode k- Means Clustering , sehingga  metode k-Modes Clustering bersifat efisien seperti  metode k- Means  Clustering namun  digunakan  pada  data  yang  bersifat  kategorik.  Modifikasi  yang dilakukan terhadap metode k-Means Clustering yaitu:
1. Jarak  antara  dua  titik  data  X  dan  Y  adalah  jumlah  fitur  pada  X  dan  Y  yang  nilainya berbeda ( simple dissimilarity measure ), secara formal dirumuskan seperti berikut ini:
𝑑 1 (𝑋, 𝑌) = ∑ 𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) 𝑚 𝑗=1 (1)
dengan
𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) = { 0    (𝑥 𝑗 = 𝑦 𝑗 ) 1     (𝑥 𝑗 ≠ 𝑦 𝑗 ) (2)
x j dan y j adalah nilai fitur ke-j dari data X dan Y, serta m adalah jumlah fitur.
2. Mengubah rata-rata ( means ) menjadi modus ( modes ).
3. Menggunakan frekuensi untuk mencari modus dalam proses pembentukan centroid .
Langkah-langkah k-Modes  Clustering berdasarkan  (Huang,  2008)  adalah  sebagai berikut:
1. Menentukan k cluster dari data dan melakukan inisialisasi cluster secara acak.
2. Mengalokasikan  objek  data  pada cluster terdekat  berdasarkan simple  dissimilarity measure. Update tiap modus cluster setelah tiap alokasi.
3. Setelah  semua  objek  data  dialokasikan  ke  suatu cluster ,  memeriksa  kembali  nilai dissimilarity tiap objek terhadap modus. Jika suatu objek data memiliki modus terdekat berada  pada cluster lain,  maka  memindahkan  objek  ke cluster yang  sesuai  dan update modus kedua cluster .
4. Mengulangi  langkah 3 sampai tidak ada objek data yang  berubah cluster (Indriani dan Budiman, 2017).

## 2.5. Dunn Index
Dunn Index merupakan  salah  satu  metode  validasi cluster .  Metode  ini  memberikan skor terbaik untuk algoritma clustering yang menghasilkan cluster dengan kemiripan tinggi dalam  suatu cluster namun  kemiripan  yang  rendah  antar cluster-cluster .  Dunn Index bertujuan  untuk  mengidentifikasi cluster yang  terpisah  dengan  baik.  Metode  ini menghitung rasio jarak antar cluster minimal dengan jarak intra- cluster maksimal. Dengan demikian  semakin  tinggi  nilai  Dunn Index ,  maka  semakin  optimal  jumlah cluster yang dihasilkan. Menurut Ansari (2011), Dunn Index dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 = { 𝑚𝑖𝑛 (𝑑(𝐶𝑖,𝐶𝑗)) 𝑖+1≤𝑗≤𝑞 1≤𝑖≤𝑘
𝑚𝑎𝑥 1≤𝑙≤𝑞 𝑑(𝐶 𝑙 ) } (3)
dengan 𝑑(𝐶 𝑖 , 𝐶 𝑗 ) : ukuran kedekatan antara cluster 𝑖 dan cluster 𝑗 . 𝑑(𝐶 𝑙 ) : ukuran kedekatan antar anggota dalam cluster 𝑙 (Pratiwi et  al. , 2019).

## 2.6. RStudio dan Graphical User Interface (GUI)
RStudio  merupakan tool pemrograman  atau integrated  development  environment (IDE) bahasa R yang memiliki antarmuka lebih baik daripada RGui (Faisal dan Nugrahadi, 2019).
RStudio  dapat  digunakan  untuk  pengolahan  metode k-Modes Clustering dan  Dunn Index . Pada pengolahan k-Modes Clustering , diperlukan sintaks RStudio sebagai berikut: kmodes(data, modes, iter.max = 10, weighted = FALSE, fast = TRUE)
(https://www.rdocumentation.org). Sedangkan pada pengolahan Dunn Index , diperlukan sintaks RStudio sebagai berikut: dunn(distance = NULL, clusters, Data = NULL, method = ”euclidean”)
(https://www.rdocumentation.org).
Graphical  User  Interface (GUI)  adalah  tampilan  grafis  yang  memudahkan user atau pengguna  berinteraksi  dengan  perintah  teks  (Chapman,  2001  dalam  Kurniastuti  dan Andini,  2018). Packages utama  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  GUI  salah  satunya adalah shiny yang terdiri dari 3 komponen yaitu User Interface ( ui ) , Server , dan ShinyApp (https://medium.com).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data, Variabel Penelitian, dan Alat Analisis
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  tugas  akhir  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  hasil  rekapan  Bidang  Informasi  dan  Komunikasi  Keimigrasian  Kantor Imigrasi  Kelas I Non TPI Pati. Data tersebut merupakan data pemohon paspor calon TKI pada  tahun  2019  di  daerah  kerja  utama  yang  meliputi  Kabupaten  Pati,  Kabupaten Rembang, Kabupaten Blora, dan Kabupaten Jepara.
Variabel yang digunakan disajikan dalam tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel X 1 Jenis Kelamin X 2 Umur X 3 Negara yang Dituju Calon TKI X 4 PPTKIS (Pelaksana Penempatan Tenaga Kerja Indonesia Swasta) yang Mengurus Calon TKI
Data  penelitian  diolah  menggunakan software Microsoft  Excel  2010  dan  RStudio 1.0.153.

## 3.2. Metode Analisis
Langkah-langkah analisis data yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Melakukan pre-processing dan pelabelan data.
2. Melakukan transformasi data ke dalam bentuk data biner.
3. Menyusun User Interface dan Server pada GUI.
4. Running Program GUI.
5. Memasukkan data.
6. Menentukan nilai k (jumlah cluster ) yaitu k = 2, 3, 4, dan 5.
7. Melakukan k-Modes Clustering .
8. Melakukan validasi Dunn Index l.
9. Memilih k optimal.
10. Melakukan profiling hasil k-Modes Clustering dengan k optimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pembuatan Graphical User Interface (GUI)
Program  GUI  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian  yaitu: halaman  judul,  input  data k-Modes  Clustering ,  input  data  Dunn Index ,  hasil k-Modes Clustering ,  hasil  Dunn Index ,  dan  hasil Profiling  Cluster . Packages utama  yang dibutuhkan  dalam  pembuatan  GUI  pada  penelitian  ini  adalah shiny yang terdiri  dari  3 komponen  yaitu User  Interface ( ui ) , Server ,  dan ShinyApp .  Setelah  kedua  fungsi  pada paket shiny yaitu ui dan server disatukan dengan perintah ShinyApp ( ui , server ), maka dapat dijalankan  melalui  jendela  RStudio  dengan  mengklik  tombol Run  App dan  menghasilkan tampilan GUI pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Awal GUI
Pengelompokan  data  menggunakan k-Modes  Clustering dengan  validasi  Dunn Index dapat dijalankan dengan memilih data melalui mengklik tombol Browse pada bagian Data k-Modes Clustering dan Data Dunn Index serta memilih jumlah cluster sesuai keinginan.

## 4.2. Analisis k-Modes Clustering
Pada  proses clustering menggunakan  metode k-Modes  Clustering dilakukan  pada berbagai nilai k ( k = 2, 3, 4, dan 5).
Hasil k-Modes Clustering dengan k = 2 ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Histogram Frekuensi Hasil k-Modes Clustering dengan k = 2 Pada  gambar  2  terlihat  bahwa  anggota cluster 1  sebanyak  1.834  orang  dan  anggota cluster 2 sebanyak 458 orang.
Pada k = 3, ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Histogram Frekuensi Hasil k-Modes Clustering dengan k = 3
Pada gambar 3 terlihat bahwa anggota cluster 1 sebanyak 1.439 orang, anggota cluster 2 sebanyak 850 orang, dan anggota cluster 3 sebanyak 3 orang.
0 2000 Cluster 1 Cluster 2 1834 458 Hasil k-Modes Clustering dengan k = 2 0 2000 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1439 850 3 Hasil k-Modes Clustering dengan k = 3
Pada k = 4, ditampilkan pada gambar 4.
Gambar 4. Histogram Frekuensi Hasil k-Modes Clustering dengan k = 4 Pada gambar 4 terlihat bahwa anggota cluster 1 sebanyak 1.287 orang, anggota cluster 2  sebanyak  494  orang,  anggota cluster 3  sebanyak  356  orang,  dan  anggota cluster 4 sebanyak 155 orang.
Pada k = 5, ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Histogram Frekuensi Hasil k-Modes Clustering dengan k = 5 Pada gambar 5 terlihat bahwa anggota cluster 1 sebanyak 850 orang, anggota cluster 2 sebanyak 480 orang, anggota cluster 3 sebanyak 807 orang, anggota cluster 4 sebanyak 97 orang, dan anggota cluster 5 sebanyak 58 orang.

## 4.3. Dunn Index
Berdasarkan hasil olahan RStudio, diperoleh hasil pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Nilai Dunn Index k Nilai Dunn Index 2 0,4 3 0 4 0 5 0
Berdasarkan  tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa cluster dengan k =  2  lebih  optimal dibandingkan cluster dengan k =  3,  4,  dan  5.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  Dunn Index pada cluster dengan k = 2 paling besar dibandingkan yang lainnya.
4.4. Profiling Cluster dengan k optimal ( k = 2) Hasil  pengolahan  metode k-Modes  Clustering dengan  k  =  2  menggunakan  RStudio diperoleh  jumlah cluster 1  sebanyak  1.834  orang  calon  TKI  dan cluster 2  sebanyak  458 orang calon TKI.
Berdasarkan hasil olahan RStudio pada profiling cluster 1, contoh datanya ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Anggota Cluster 1 dengan k = 2 No Nama X1 X2 X3 X4 1 Sutiyah 2 2 13 9 2 Febri Puguh Trisnani 2 2 13 9
0 2000 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 1287 494 356 155 Hasil k-Modes Clustering dengan k = 4 0 1000 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 850 480 807 97 58 Hasil k-Modes Clustering dengan k = 5
3 Zubaidah 2 2 13 33 4 Tri Enggar Budiarti 2 2 13 33 5 Ahmad Jauhari 1 2 13 43 6 Lestari 2 2 13 28 7 Ruhyani 2 2 13 28 8 Nur Akimil Laela 2 2 5 28 9 Asmini 2 2 5 28 10 Lutfi Fitriani 2 2 13 28 . . . . . . . . . . . . 1830 Dicky Prasetyo Aji 1 2 13 43 1831 Dandang Handoko 1 2 13 43 1832 Surini 2 2 12 7 1833 Suharti Bt Sukarjo Karyono 2 2 12 9 1834 Leginah 2 2 12 7
Kemudian mencari frekuensi masing-masing variabel pada profiling cluster 1. Setelah dicari  frekuensinya,  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 1  sebagian  besar  terdiri  dari  calon TKI  yang  berjenis  kelamin  laki-laki,  berumur  ≥  20  tahun,  dengan  negara  yang  dituju Negara Malaysia dan memilih PPTKIS Surya Jaya Utama Abadi.
Sedangkan pada profiling cluster 2, contoh datanya ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Anggota Cluster 2 dengan k = 2 No Nama X1 X2 X3 X4 1 Haryanto 1 2 7 8 2 Suparti 2 2 7 8 3 Ahmad Rokhimul Ibad 1 1 6 8 4 Ipung Supriyanto 1 2 6 8 5 Mohamad Abdul Rohman 1 2 6 8 6 Okik Setiyawan 1 2 6 8 7 Pariyono 1 2 13 8 8 Mohammad Junaedi 1 2 6 8 9 Prehatin 1 1 6 8 10 Dewi Purwati 2 2 6 8 . . . . . . . . . . . . 454 Yeni Husada 1 2 7 8 455 Bambang Sugiyanto 1 1 7 8 456 Muhammad Ridwan 1 2 7 8 457 Adi Kuncoro 1 2 7 8 458 Ahmad Rusdiono 1 2 7 8
Kemudian mencari frekuensi masing-masing variabel pada profiling cluster 2. Setelah dicari  frekuensinya,  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 2  sebagian  besar  terdiri  dari  calon TKI  yang  berjenis  kelamin  laki-laki,  berumur  ≥  20  tahun,  dengan  negara  yang  dituju Negara Korea Selatan dan memilih PPTKIS BNP2TKI.

## 5. KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisis cluster menggunakan metode k-Modes Clustering dan Dunn Index pada 2.292 pemohon paspor calon TKI pada tahun 2019 di daerah kerja utama, dapat disimpulkan bahwa Graphycal User Interface (GUI) dapat mempermudah pengguna untuk melakukan  komputasi k-Modes  Clustering dengan  validasi  Dunn Index menggunakan jumlah cluster sesuai  keingingan.  Hasil  dari k-Modes  Clustering dengan  Validasi  Dunn Index terbentuk dua cluster dengan banyaknya cluster 1 sebanyak 1.834 orang dan cluster 2  sebanyak  458  orang.  Jumlah cluster terbaik  yang  dihasilkan  menggunakan  metode k- Modes  Clustering adalah  dua cluster ( k =  2)  dengan  memiliki  nilai  Dunn Index paling
besar yaitu 0,4. Pada cluster 1 paling banyak terdiri dari calon TKI yang berjenis kelamin laki-laki  (51,04%),  berumur  ≥  20  tahun  (91,93%),  dengan  negara  yang  dituju  Malaysia (47%),  dan  memilih  PPTKIS  Surya  Jaya  Utama  Abadi  (37,51%),  sedangkan cluster 2 paling banyak terdiri dari calon TKI yang berjenis kelamin laki-laki (94,10%), berumur ≥ 20  tahun  (82,31%),  dengan  negara  yang  dituju  Korea  Selatan  (77,95%),  dan  memilih PPTKIS BNP2TKI (99,78%).

## DAFTAR PUSTAKA
DataCamp.  -. kmodes:  K-Modes  Clustering .  Tersedia:  https://www.rdocumentation. org/packages/klaR/versions/0.6-15/topics/kmodes  (diakses  pada  tanggal  6  April 2021).
DataCamp. -. dunn: Dunn Index. Tersedia: https://www.rdocumentation.org/ packages/clValid/versions/0.6-9/topics/dunn (diakses pada tanggal 7 April 2021).
Ediyanto, Mara, M. N. dan Satyahadewi, N. 2013. Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode  K-Means  Cluster  Analysis. Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  dan  Terapannya (Bimaster) Vol. 02, No. 2, Hal: 133–136. Faisal, M. R. dan Nugrahadi D. T. 2019. Belajar Data Science Klasifikasi dengan Bahasa Pemrograman R . Kalimantan Selatan: Scripta Cendekia. Hakim,  R.  B.  F.  2019. Bermain  dengan  R  Shiny .  Tersedia:  https://medium.com/ @986110101/bermain-dengan-r-shiny-b3430fc7ae5f  (diakses  pada  tanggal  19  Juli 2021).
Heriyati,  P.  dan  Kurniatun,  T.  C.  2020. Analisa  Triple  Helix  pada  Industri  Fashion  di Jakarta . Pasuruan: Qiara Media. Hidayat, T. dan Istiadah, N. 2011. Panduan Lengkap Menguasai SPSS 19 untuk Mengolah Data Statistik Penelitian . Jakarta Selatan: MediaKita. Huang, Z. dan Ng, M. K. 2003. A Note on K-modes Clustering. Journal of Classification Vol. 20, No. 2, Hal: 257–261.
Indriani, F. dan Budiman, I. 2017. K-Modes Clustering untuk Mengetahui  Jenis Masakan Daerah  yang  Populer  pada  Website  Resep  Online  (Studi  Kasus:  Masakan  Banjar  di cookpad.com. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer Vol.  4,  No.  4,  Hal: 290–296.
Kurniastuti  dan  Andini.  2018.  Perancangan  Program  Penentuan  Histogram  Citra  dengan Graphical User Interface (GUI). Applied Technology and Computing Science Journal Vol. 1, No. 1, Hal:-.
Nugraha, J. 2014. Pengantar Analisis Data Kategorik: Metode dan Aplikasi Menggunakan Program R . Yogyakarta: Deepublish.
Pratiwi,  S.  I.,  Widiharih,  T.  dan  Hakim,  A.  R.  2019.  Analisis  Klaster  Metode Ward dan Average  Linkage dengan  Validasi Dunn  Index dan  Koefisien  Korelasi Cophenetic (Studi  Kasus:  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Berdasarkan  Jenis  Kendaraan  Tiap Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2018). Jurnal  Gaussian Vol. 8, No. 4, Hal: 486-495.
Santoso, B., Azis, A. I. S.  dan Zohrahayaty. 2020. Machine Learning  & Reasoning Fuzzy Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner . Yogyakarta: Deepublish. Wahyudi,  M.,  Masitha,  M.,  Saragih,  R.  dan  Solikhun,  S . 2020. Data  Mining:  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K-Medoids  Clustering .  Medan:  Yayasan  Kita Menulis.